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A selection of postmortems published between 2025 and 2026 by teams running AI systems in production reveals repeated patterns: guardrail failures, silent model drift, hidden vendor dependency, and a collection of near-misses worth distilling.
Dos años de experimentación con modelos generativos aplicados a descubrimiento de producto han dejado prácticas concretas útiles y otras tantas que se descartan. Un repaso honesto de qué ha funcionado, qué ha fracasado y cómo incorporar IA al ciclo de discovery sin corromper sus fundamentos.
Tres años de valoraciones vertiginosas han empezado a corregirse sin estrépito pero con firmeza: rondas abajo, despidos selectivos y consolidación en torno a propuestas con ingresos reales. Una lectura ordenada de qué sobrevive, qué se quema y qué aprende el ecosistema.
Anthropic publicó Haiku 4.5 en octubre de 2025 y el modelo ha madurado rápido: rendimiento cercano a Sonnet 4 en tareas estructuradas a un tercio del coste, ventana amplia y latencia baja. Es la pieza que faltaba para desplegar agentes a escala sin quemar presupuesto.
Fully connecting the plant to global clouds now collides with European regulators and CFOs who no longer tolerate dependence on foreign providers; 2026 is the year we rethink where industrial data actually lives.
A principios de 2026, varias plataformas de orquestación incluyen carbon-aware scheduling como opción por defecto o muy visible. Con meses de datos reales, toca evaluar si la promesa de reducir emisiones sin dañar rendimiento se cumple y en qué escenarios.
After the 2023-2024 hype cycle led by Apple Vision Pro, the 2025 valley of disillusionment, and the quiet but real consolidation of Meta Quest 3S and the WebXR stack, it is time to assess honestly where extended reality stands. What works, what has died, what is still alive.
WASI preview 3 llegó como estándar estable a finales de 2025 y ha tenido unos meses para demostrar si realmente desbloquea los casos que preview 2 se quedaba cortos. Recorrido honesto por adopciones reales, bibliotecas maduras y patrones que empiezan a funcionar en producción.
Los cuadros de mando con IA llevan un par de años prometiendo detección de anomalías mágica y causa raíz automática. La realidad es más modesta pero también más útil, si se sabe separar el ruido del valor real. Repaso honesto de qué funciona y qué no.
